package com.at.bigdata.spark.core.rdd.operator.transform

import org.apache.spark.rdd.RDD
import org.apache.spark.{HashPartitioner, SparkConf, SparkContext}

/**
 *
 * @author cdhuangchao3
 * @date 2023/3/19 9:52 PM
 */
object Spark16_RDD_reduceByKey {

  def main(args: Array[String]): Unit = {
    // 环境准备
    val sparkConf = new SparkConf()
      .setMaster("local[*]")
      .setAppName("Operator")
    val sc = new SparkContext(sparkConf)

    // TODO 算子 - key - value类型
    val rdd1 = sc.makeRDD(List(
      ("a",1), ("a", 2), ("a", 3), ("b", 4)
    ))

    // reduceByKey 相同的key的数据进行value聚合操作
    // scala中  聚合一般是两两聚合，spark基于Scala，因此也是如此
    // 【1，2，3】
    // 【3，3】
    // 【6】
    // 如果key只有1个，不会参与运算

    // spark中，shuffle操作必须落盘处理，不能在内存中数据等待，会导致内存溢出。shuffle操作的性能非常低
    // reduceByKey支持分区内预聚合，可以有效减少shuffle时落盘的数据量，提升shuffle性能
    // 分区内
    // 分区间
    // reduceByKey 分区内、分区间 计算规则是相同的
    val reduceRDD = rdd1.reduceByKey((x, y) => {
      println(s"x=${x}, y=${y}")
      x + y
    })
    reduceRDD.collect().foreach(println)
  }

}
